In bin ca cu trúc vn và cu trúc vn mc tiêu.

D/At −D/At−1= c0+ c1*HOT+ c2*M/Bt+ c3*EBITDA/At−1+ c4*SIZEt−1+ c5*PPE/At−1+ c6*R&D/At−1 + c7*RDDt−1+ c8*D/At−1+ t (PT2)

S thay đ i c u trúc v n còn có th đ c phân tách nh sau:

D/At - D/At−1=−e/At + (E/A) t−1*(Cash + Other Assets)/At - RE/At (PT3)

ng th i đ xem xét thêm th i đi m hi n t i các doanh nghi p đư đi

ch ch kh i c u trúc v n m c tiêu c a h nh th nào, Aydogan Alti (2006) còn s d ng thêm ph ng trình h i quy sau:

D/At =c0+ c1*HOT+ c2*M/Bt +c3*EBITDA/At−1+ c4*SIZEt−1 + c5*PPE/At−1+c6*R&D/At−1+c7*RDDt−1+ t (PT4) Trong PT2, PT3, PT4 t là n m IPO, t-1 là n m tr c n m IPO.

Mô hình 3: Nghiên c u tác đ ng kéo dài c a hƠnh vi đnh th i đi m th

tr ng lên c u trúc v n

phân tích câu h i nghiên c u liên quan đ n li u có ti p t c t n t i c a hi u ng th i đi m th tr ng t i c u trúc v n trong dài h n hay không Aydogan Alti (2006) s d ng mô hình so sánh c u trúc v n c a các th i đi m nghiên c u v i c u trúc v n c a th i k tr c khi phát hành c phi u (IPO):

D/At - D/APRE−IPO = c0+ c1*HOT+ c2*M/Bt−1+ c3*EBITDA/At−1 + c4*SIZEt−1+ c5*PPE/At−1+ c6*R&D/At−1 + c7*RDDt−1 + c8*D/APRE−IPO+ t (PT5)

35

Trong đó t là n m IPO+1, IPO+2, IPO+3

3.4. Ph ng pháp x lỦ d li u

Tính toán các ch tiêu thông kê c a d li u đ ng i đ c bi t đ c t ng quan v các m u đư thu th p ra sao, có các thông s gì. Nó bao g m các thông tin v

trung bình, đ l ch, ph ng sai, quy lu t d li u .

Trung bình m u (mean) trong th ng kê là m t đ i l ng mô t th ng kê,

đ c tính ra b ng cách l y t ng giá tr c a toàn b các quan sát trong t p chia cho s

l ng các quan sát trong t p.

S trung v (median) là m t s tách gi a n a l n h n và n a bé h n c a m t m u, m t qu n th , hay m t phân b xác su t. Nó là giá tr gi a trong m t phân b , mà s s n m trên hay d i con s đó là b ng nhau. i u đó có ngh a r ng 1/2 qu n th s có các giá tr nh h n hay b ng s trung v , và m t n a qu n th s có giá tr b ng ho c l n h n s trung v .

l ch chu n, hay đ l ch tiêu chu n, là m t đ i l ng th ng kê mô t dùng

đ đo m c đ phân tán c a m t t p d li u đư đ c l p thành b ng t n s . Có th

tính ra đ l ch chu n b ng cách l y c n b c hai c a ph ng sai. N u g i X là giá tr c a công c tài chính, m = E(X) là trung bình đ ng c a X, S là ph ng sai, d là đ

l ch chu n thì đ l ch chu n s đ c tính toán nh sau:S = E[(X – m)2] d = C n b c hai c a S

T n su t và bi u đ phân b t n su t, t n su t là s l n su t hi n c a bi n quan sát trong t ng th , giá tr các bi n qua sát có th h i t , phân tán, ho c phân b theo m t m u hình nào đó, quy lu t nào đó.

Ki m đ nh t ng quan bi n, H s t ng quan đo m c đ ph thu c tuy n tính gi a hai bi n (X & Y); khi h s t ng quan càng g n b ng không quan h càng l ng l o; càng g n 1 càng ch t; n u cùng d u là t ng quan thu n và ng c l i là nghch. Theo quy c các bi n có h s t ng quan nh h n 0,3 đ c coi là bi n

36

- ±0.01 đ n ±0.1: M i t ng quan quá th p, không đáng k

- ±0.2 đ n ±0.3 : M i t ng quan th p

- ±0.4 đ n ±0.5: M i t ng quan trung bình

- ±0.6 đ n ±0.7: M i t ng quan cao

- ±0.8 tr lên: M i t ng quan r t cao

H i quy v i tác đ ng c đ nh, V i gi đ nh m i đ n v đ u có nh ng đ c đi m riêng bi t có th nh h ng đ n các bi n gi i thích, h i quy v i tác đ ng c đ nh phân tích m i t ng quan này gi a ph n d c a m i đ n v v i các bi n gi i thích qua đó ki m soát và tách nh h ng c a các đ c đi m riêng bi t (không đ i theo th i gian) ra kh i các bi n gi i thích đ chúng ta có th c l ng nh ng nh h ng th c c a bi n gi i thích lên bi n ph thu c. Mô hình c l ng s d ng: Yit = Ci + Xit + Uit Trong đó: Yit là bi n ph thu c, Xit : bi n đ c l p, Ci (i=1….n) :

h s ch n cho t ng đ n v nghiên c u, : h s góc đ i v i nhân t X. Uit : ph n d . Mô hình trên đư thêm vào ch s i cho h s ch n “c” đ phân bi t h s ch n c a t ng doanh nghi p khác nhau có th khác nhau, s khác bi t này có th do đ c đi m khác nhau c a t ng doanh nghi p ho c do s khác nhau trong chính sách qu n lý, ho t đ ng c a doanh nghi p.

Ki m đ nh gi thi t v h s h i qui: (M c ý ngh a  = 0,05), Ki m đ nh gi thi t v h s h i qui j, m c đích là xem xét li u j có b ng 0 hay không, n u

j=0 thì bi n đ c l p Xjkhông có tác đ ng riêng ph n đ n bi n ph thu c. Gi thi t:

 H0: j=0; j0,k  H1: j0  V i m c ý ngh a  mi n bác b là:        value p t t /2;(n k)  Ch p nh n H0: Các bi n đ c l p Xjkhông có tác đ ng riêng ph n đ n bi n ph thu c

37

 Bác b H0: Các bi n đ c l p Xj có tác đ ng riêng ph n đ n bi n ph thu c

Ki m đ nh đa c ng tuy n (s d ng h i qui ph ): Ki m đnh này nh m phát hi n ra hi n t ng đa c ng tuy n là hi n t ng mà các bi n đ c l p có quan h

t ng quan v i nhau. Mô hình h i qui chính:

t i t ki k t i t i t i X X X

Y, 01 1, 2 2, ... , , . Xét các mô hình h i qui ph sau: Xj,t

=0+1X1i,t+2X2i,t+…+j-1Xj-1i,t +j+1Xj+1i,t +i,t. Gi thi t: H0: Rj2=0: Không có đa c ng tuy n

H1: Rj20: Có đa c ng tuy n V i m c ý ngh a  mi n bác b là: F> F;(k-2,n-k+1) hay p-value<

Ch p nh n H0: Không có đa c ng tuy n gi a Xj v i các bi n đ c l p còn l i. Ch p nh n H1: Có đa c ng tuy n gi a Xj v i các bi n đ c l p còn l i.

Ki m đ nh ph ng sai sai s thay đ i, s d ng h i quy ph v i ph n d bình ph ng đóng vai trò bi n ph thu c. Tiêu chu n ki m đnh LMqs = n*R2. N u

LMqs > Chi bình ph ng m c ý ngh a  và b c t do K => Mô hình có ph ng sai

38